Open3D CSF地面点云滤波算法实现

最新推荐文章于 2025-01-04 08:53:23 发布
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文章标签： 算法 机器学习 人工智能
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本文介绍了如何利用Open3D库和CSF(Consistent Shape Filter)算法对点云数据进行预处理和地面点云提取。通过去除离群点、降采样以及CSF算法，可以从原始点云中提取出清晰的地面平面，适用于三维视觉和机器人领域的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

点云数据在三维视觉和机器人领域中扮演着重要的角色。然而，原始的点云数据常常包含了许多噪声和无用的信息，为了提取出有用的结构信息，点云滤波是必不可少的一个步骤。本文将介绍一种基于Open3D库和CSF（Consistent Shape Filter）算法的地面点云滤波方法。

  1. 点云数据加载
    首先，我们需要使用Open3D库加载点云数据。可以使用以下代码片段加载点云数据：
import open3d as o3d

# 从文件中加载点云数据
pointcloud = o3d.io.read_point_cloud("pointcloud.ply")

# 可以可视化已加载的点云
o3d
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Python点云处理（十九）点云地面点提取——CSF布料模拟算法
weixin_43894929的博客
11-06 2099
传统的滤波算法大多是考虑在坡度、高程变化之间的不同来进行区分地物点与地面点，而布料滤波算法从一个完全新的思路来进行滤波，首先把点云进行翻转，然后假设有一块布料受到重力从上方落下，则最终落下的布料就可以代表当前地形。5）对于每一个可移动的格网“粒子”，计算其受到重力影响产生的位移，并与当前粒子对应cp点的IHV进行比较，如果粒子的高度低于或者等于IHV，则把粒子的高度设置为IHV并设置为不可移动点。3）初始布料格网，这时用户需要设置格网的大小（grid resolution, GR）。
C++ 实现地面点滤波算法
uote_e的博客
06-28 299
通过统计标准差，我们可以将窗口内的点云数据分成小于某一个值的地面点和大于某一个值的非地面点。其中，标准差越小，则说明窗口内的点云越集中，可能表示该部分区域为地面区域，标准差越大则说明窗口内的点云越分散，可能表示该部分区域为非地面区域。在获取到窗口内的点云数据后，我们可以通过 PCL 库自带的计算标准差函数计算标准差，并根据标准差阈值分割得到地面点和非地面点。倍的平均标准差的窗口内的点云数据选出来，即可得到一个可以认定为地面点的点云数据集合。的滑动窗口，通过移动这个滑动窗口来获取一定范围内的点云数据。
使用CSF对kitti的点云数据过滤出地面点云，结合PCL使用，C++实现
qq_42976369的博客
10-26 2694
文章目录前言一、代码二、相关配置1.配置CSF工程2.配置自己的工程分割效果 前言 环境：win10+vs2019 使用CSF进行地面点云滤波，使用了PCL库读取显示点云，CSF算法使用github开源代码，自己编译生成CSF.lib。 https://github.com/jianboqi/CSF 测试所用pcd点云文件审核后发布 一、代码 #include <string> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/po.
C++ CSF地面点滤波（插件）
dayuhaitang1的博客
10-19 905
C++ CSF地面点滤波（插件）
Open3D 点云中值滤波
m0_51204289的博客
01-04 72
点云中值滤波
使用CSF算法做点云地面滤波处理，分离地面与非地面
will_wisdom的博客
12-09 2709
import laspy import CSF import numpy as np inFile = laspy.file.File(r'/home/jiang/桌面/J/jiang/B/132695079545146682-point-cloud - Cloud.las', mode='r') # read a las file points = inFile.points xyz = np.vstack((inFile.x, inFile.y, inFile.z)).transpose() # e.
Open3D CSF地面点滤波（插件，Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-18 1209
Open3D CSF地面点滤波（插件，Python版本）
Open3D CSF地面点滤波 点云
QsPascal的博客
09-27 335
地面点滤波是点云处理中的一个重要任务，它可以从点云数据中提取出地面平面，对于地面分割、环境感知和机器人导航等应用具有重要意义。同时，Open3D还提供了其他的点云处理工具和算法，如点云配准、特征提取和三维重建等，可以进一步完善点云处理的流程。CSF算法基于一种观测到的地面点的连续性假设，它通过迭代的方式将点云中的地面点和非地面点进行分类。方法设置了CSF算法的参数，包括地面点的搜索半径、非地面点的搜索半径以及滤波器的大小。方法对点云数据进行地面点滤波，得到了滤波后的点云数据。对象，该对象代表了CSF算法。
csf地面点云滤波
最新发布
03-11
### CSF 地面点云滤波算法实现 CSF（Cloth Simulation Filter）地面点云滤波算法是一种基于物理模拟的方法，旨在从复杂的三维点云数据中分离出地面和其他非地面特征。此方法利用布料仿真原理来区分不同类型的地形...
【Lidar】Python实现点云CSF布料滤波算法&提取地面点
Remote Sensing迷途小书童
12-08 3111
这两天会持续更新一下Python处理点云数据的教程，大家可以点个关注。今天给大家分享一下点云的经典算法：CSF布料模拟算法。
点云地面滤波--布料模拟滤波（CSF）
xinxiangwangzhi_的博客
09-12 9112
点云地面点过滤
CSF(Cloth Simulation Filter)点云地面点滤波
fb_941219的博客
05-05 2698
⾸先，我们将布粒⼦和LIDAR点投射到同⼀⽔平平⾯，然后在此2D平⾯中找到每个布粒⼦的最近的激光点云（称为对应点，CP）。IHV表⽰粒⼦能到达的最低位置，即如果粒⼦达到由该值定义的最低位置，则不能再向前移动。如果两个连接的粒⼦都是可移动的，我们将它们以相反的⽅向移动。通过分析布的节点与相应的LIDAR点之间的相互作⽤，可以确定布的最终形状，并将其⽤作将原始点分类为地⾯和⾮地⾯。粒⼦的位置和速度取决于作⽤在粒⼦上的⼒。当使⽤内⼒移动粒⼦的运动⽅向时，两个具有不同⾼度值的粒⼦将尝试移动到同⼀⽔平⾯。
PCL点云处理：基于CSF的布料模拟滤波
FqLibrary的博客
09-27 1079
点云库（Point Cloud Library，PCL）是一个开源的点云处理框架，提供了一系列用于点云数据处理和分析的算法和工具。该算法基于布料模拟的思想，将点云看作是一张张布料，通过模拟布料在重力和风力作用下的动态行为来实现对点云数据的滤波。通过使用PCL库和CSF滤波器，我们可以方便地对点云数据进行滤波和布料模拟，从而提高点云处理的效果和质量。本文将介绍如何使用PCL（点云库）以及CSF（基于滤波的布料模拟）方法来进行点云处理，实现对点云数据的滤波和布料模拟。下面将详细介绍算法原理和相应的源代码实现。
PCL点云处理之基于布料模拟的道路点云提取（一百零八）
weixin_44329757的博客
02-13 1067
布料模拟是一种常用的分离地面点算法，这里当然可以用于提取场景中的道路点云，用到的CSF库配置可以参考五十九章，这里使用该方法正确地提取到道路点云，相比之前介绍的几种道路点云提取方法可能存在的适用场景局限性，布料模拟无疑是适用范围更广，提取效果也更好的，具体的效果如下图所示：（绿色点云为道路点）
CSF地面点滤波：点云数据处理的有效方法
UtiExamples的博客
09-29 496
CSF（Curvature and Statistical-based Filtering）地面点滤波算法是一种常用的方法，用于从点云数据中提取地面点并去除噪声。通过以上步骤，我们成功地实现了CSF地面点滤波算法，并通过示例代码对点云数据进行了滤波处理。这种方法可以帮助我们从原始的点云数据中提取出地面点，为后续的分析和处理提供更干净、准确的数据。CSF地面点滤波算法基于曲率和统计学原理，通过分析点云数据中点的曲率和高度信息，将地面点与非地面点进行区分。函数对点云数据进行地面点滤波，并打印滤波结果。
点云滤波处理(使用CloudCompare软件)
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dayuhaitang1的博客
03-28 5万+
最近研究了一下点云滤波的功能，所以写一篇笔记记录一下。 文章目录一、点云滤波的意义二、梯度滤波(Gradient)算法三、CSF(Cloth Simulation Filter)过滤算法四、Bilateral滤波算法 一、点云滤波的意义 在我们获取点云的时候，总会由于设备精度的限制、操作人员的人为因素和环境条件因素等带来的影响，以及电磁波衍射特性和数据进行拼接配准操作过程的影响，点云数据总会产生一......
Python实现点云地面提取算法——CSF地面点滤波
BUG？不存在的！
04-02 1384
这个算法的核心思想是把点云数据转化成一张图，然后通过逐步连接最近邻点构建出多棵生成树，再将所有生成树合并成一张图，并利用深度优先搜索、双向广搜等手段对其上点进行分割。具体方法是通过使用RANSAC算法估计地面模型的法向量，然后通过计算每个点到地面模型的距离来滤除非地面点，而最后剩下的点即为地面点。综上所述，CSF算法是一种十分优秀的点云分割和分类算法，而其地面点滤波方法也是很有效的解决方案。以上为Python实现的CSF地面点滤波算法，其中使用Open3D库进行点云数据的操作和可视化。
布料模拟滤波（英文Cloth Simulation Filtering，简称CSF）
xccx19的博客
05-16 1907
以前的滤波算法：主要有基于坡度的滤波算法、基于数学形态学的滤波算法、基于表面拟合的滤波算法。
用最通俗易懂的语言和例子讲解三维点云
Johaden的博客
09-22 4090
整体是看的按B站“唯一”的三维点云的视频学习的，但是大多数都进行了自己的理解和结合了网络的资源，我没学过深度学习...所以有些算法没太深究。内容会根据学习逐步完善...
去除地面点和低矮植被点csdn open3d
11-03
优快云 Open3D是一个开源的计算机视觉库，主要用于三维数据的处理与可视化。在处理三维点云数据时，有时需要将地面点和低矮植被点去除，以便更好地观察和分析其他目标物体。 去除地面点和低矮植被点的方法主要包括以下几个步骤： 1. 读取点云数据：首先要读取点云数据，可以从文件中读取，也可以从传感器获得。 2. 地面分割：利用Open3D的地面分割函数，根据点云中点的投影关系进行分割。例如，可以使用RANSAC算法进行地面模型估计，通过设置合适的阈值将地面点与其他点分离开来。 3. 低矮植被点去除：根据点云中的高度信息，将低于一定高度阈值的点判定为植被点，然后将其去除。可以根据实际应用需求调整合适的高度阈值。 4. 可视化展示：最后，可以使用Open3D的可视化函数将处理后的点云数据可视化展示出来。可以添加颜色标记，以便更加清晰地观察去除地面点和低矮植被点后的效果。 总之，通过利用优快云 Open3D这个开源计算机视觉库，可以很方便地去除地面点和低矮植被点，以便更好地分析和处理三维点云数据。使用该库的函数和算法，可以提高工作效率，减少重复劳动，并可以根据实际需求进行修改和扩展。
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